XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemelegantly
电化学转换和存储技术的离子体
简介。—纠缠构成量子力学的非经典特征。一方面，局部隐藏变量模型不能产生非局部量子相关性[1，2]。通过非本地游戏[3，4]很好地说明了这个想法，在这种情况下，利用纠缠资源的策略的玩家可以完成分布式的计算任务而无需经典的通讯。此外，在参考文献中。[5]，结果表明，即使是有限的经典通信也无法模仿图形态的局部隐藏变量模型[6]。另一方面，上下文性[7-11]是局部不兼容的测量逃避全局解释的程度，是与计算和量子优势的硬度相关的另一个非经典特征[12-19]。结合了这些特征，Bravyi等人的开创性作品。al。[20]和其他[21-25]比较了某些非本地游戏的多体内偏见，这些易变是通过有限的经典沟通辅助到具有有限的扇形扇形门的经典计算的。这种观点成功地证明了有限的综合复杂性类别之间的非条件指数分离，证明了浅量子电路对其经典反应的力量。
带有字符串顺序的量子计算优势...
简介。—纠缠构成量子力学的非经典特征。一方面，局部隐藏变量模型不能产生非局部量子相关性[1，2]。通过非本地游戏[3，4]很好地说明了这个想法，在这种情况下，利用纠缠资源的策略的玩家可以完成分布式的计算任务而无需经典的通讯。此外，在参考文献中。[5]，结果表明，即使是有限的经典通信也无法模仿图形态的局部隐藏变量模型[6]。另一方面，上下文性[7-11]是局部不兼容的测量逃避全局解释的程度，是与计算和量子优势的硬度相关的另一个非经典特征[12-19]。结合了这些特征，Bravyi等人的开创性作品。al。[20]和其他[21-25]比较了某些非本地游戏的多体内偏见，这些易变是通过有限的经典沟通辅助到具有有限的扇形扇形门的经典计算的。这种观点成功地证明了有限的综合复杂性类别之间的非条件指数分离，证明了浅量子电路对其经典反应的力量。
爸爸不在，但父亲很重要
与大多数真核生物一样，植物携带父本和母本双重基因组。有性生殖允许遗传信息的混合，从而产生多样性，从而可以培育出具有改良农艺性状的新植物品种。然而，植物育种过程通常需要具有固定遗传物质的纯合系或自交系，以评估各种基因组合的性能。在传统育种中生成这些品系是一个耗时的过程，需要多代自交。生产双单倍体植物是获得基因组纯合品系的捷径，只需两代而不是六代或更多代即可实现 1 。玉米育种从这种双单倍体技术中受益匪浅，这要归功于单倍体诱导品系，它可以诱导种子中单倍体胚的形成 1 ( 图 1a )。胚胎发芽成携带一组母体染色体 1 的单倍体幼苗。最近，单倍体诱导系也被巧妙地重新利用，成为将基因组编辑机制引入难以转化的商业作物品种的有力工具 1,2 。尽管是植物育种和研究应用中的有力工具，但植物体内单倍体诱导的分子基础仍然不完整 1 。在本期《自然植物》杂志上，Li 等人 3 发现，突变磷脂酶 D3 基因 (ZmPLD3) 可以诱导母体单倍体胚胎，这为了解这一有趣且有用的生物过程提供了新的思路。
关系量子力学的路径积分实现
量子力学的关系公式是基于这样的观念：量子系统之间的关系性能，而不是量子系统的独立特性，是构建量子力学的最基本要素。在最近的作品中（J. M. Yang，Sci。REP。8：13305，2018），制定基本关系量子力学框架以得出量子概率，Born的规则，Schr'odinger方程和测量理论。 本文通过扩展路径积分公式来提供关系概率幅度的具体实现。 实施不仅可以清楚地振幅的物理含义，而且还提供了一些重要的应用。 例如，可以优雅地解释双缝实验。 可以得出观察到的系统还原密度矩阵的路径积分表示。 此类表示对于描述测量系统的相互作用历史和一系列测量系统的相互作用历史非常有价值。 更有趣的是，它使我们能够开发一种基于路径积分和影响功能的方法来计算纠缠熵。 根据影响功能的特性提出了纠缠的标准，由于量子系统与经典范围之间的相互作用，可用于确定纠缠。 关键字：关系量子力学，路径积分，熵，影响功能REP。8：13305，2018），制定基本关系量子力学框架以得出量子概率，Born的规则，Schr'odinger方程和测量理论。本文通过扩展路径积分公式来提供关系概率幅度的具体实现。实施不仅可以清楚地振幅的物理含义，而且还提供了一些重要的应用。例如，可以优雅地解释双缝实验。可以得出观察到的系统还原密度矩阵的路径积分表示。此类表示对于描述测量系统的相互作用历史和一系列测量系统的相互作用历史非常有价值。更有趣的是，它使我们能够开发一种基于路径积分和影响功能的方法来计算纠缠熵。根据影响功能的特性提出了纠缠的标准，由于量子系统与经典范围之间的相互作用，可用于确定纠缠。关键字：关系量子力学，路径积分，熵，影响功能
皮层基底神经节中的信用分配问题......
摘要 皮质-基底神经节-丘脑 (CBGT) 通路如何使用多巴胺能反馈信号来修改未来决策的问题几十年来一直困扰着计算神经学家。通过回顾多巴胺能皮质纹状体可塑性的计算表示的文献，我们展示了该领域如何融合到一种规范的突触级学习算法，该算法可以优雅地捕捉 CBGT 回路的神经生理特性和强化学习期间的行为动态。不幸的是，导致这种规范算法模型的计算研究都依赖于使用抽象动作选择规则的简化电路。结果，将这种皮质纹状体可塑性算法应用于 CBGT 通路的完整模型会立即失败，因为整合（皮质纹状体回路）、动作选择（丘脑皮质环路）和学习（黑质纹状体回路）之间的时空距离意味着网络不知道应该强化哪些突触以支持之前的奖励动作。我们展示了神经生理学观察结果，特别是选定动作表征的持续激活，如何提供一种简单的方法来解决 CBGT 学习模型中的这种信用分配问题。使用完整 CBGT 回路的生物学现实脉冲模型，我们展示了该解决方案如何让网络学习选择最佳目标并在环境发生变化时重新学习动作-结果偶然性。这个简单的例子强调了如何扩展皮质纹状体可塑性的规范框架以捕捉学习和决策过程中的宏观网络动态。
多模式自适应虚拟灯具的概率方法
摘要 - 虚拟灯具（VFS）为远程操作提供触觉反馈，通常需要针对任务的不同阶段的不同输入方式。这通常会导致基于视觉和位置的精细。基于视觉的效果，特别是对视觉不确定性的处理，以及靶标的/消失，以提高灵活性。这还需要有必要的方法来添加/删除纤维化的方法，除了不确定性意识 - 援助法规。不同方式的仲裁在整个任务中为用户提供最佳反馈方面起着至关重要的作用。在这封信中，我们提出了一系列专家（MOE）模型，该模型合成了视觉杂物，在一个统一的框架中优雅地处理了完整的姿势检测不确定性和远距离目标。一种结合多种基于多种视力的精细功能的仲裁功能自然源于MOE公式，利用不确定性来调节精细的刚度，从而带来了辅助程度。然后，使用专家（POE）方法的产物将所得的视觉涂纸与基于位置的细胞织物融合在一起，从而在整个完整的工作空间中实现指导。我们的结果表明，这种方法不仅允许人类操作员精确插入印刷电路板（PCB），而且还提供了额外的功能，并且保留了theperformanceleceleceLanceLanceLanceLanceLanceLanceLanceLeveloFabasElineWithCarewithCarewhandCareDandundundundundundunduned dunduned dundundundunduned，而无需为单个连接器的VF手动创建。
基于扩展最小作用量原理的量子标量场论
摘要 最近证明了非相对论量子公式可以从扩展的最小作用量原理 Yang (2023)。在本文中，我们将该原理应用于大质量标量场，并推导出标量场的波函数薛定谔方程。该原理通过考虑两个假设扩展了经典场论中的最小作用量原理。首先，普朗克常数定义了场需要表现出可观测的最小作用量。其次，存在恒定的随机场涨落。引入一种新方法来定义信息度量来衡量由于场涨落而产生的额外可观测信息，然后通过第一个假设将其转换为额外作用量。应用变分原理来最小化总作用量使我们能够优雅地推导出场涨落的跃迁概率、不确定关系和波函数的薛定谔方程。此外，通过使用相对熵的一般定义来定义场涨落的信息度量，我们得到了依赖于相对熵阶数的波函数广义薛定谔方程。我们的结果表明，扩展的最小作用原理既可用于推导非相对论量子力学，也可用于推导相对论量子标量场理论。我们期望它可以进一步用于推导非标量场的量子理论。
peirce和生成ai
作为一个著名的远视哲学家，在1800年代后期，查尔斯·皮尔斯（Charles Peirce）已经转向了人工智能（AI）的主题。在1887年的一篇题为“逻辑机器”的论文中，他写道：“确切地说，可以将一台机器的企业付诸实践，并且必须剩下哪些部分来实现生命的思想，这不是一个问题，并不是没有可以想象的实际重要性”（Peirce 1887：165）。他讨论了英国的威廉·史丹利·杰文斯（William Stanley Jevons）和美国的艾伦·马奎德（Allan Marquand）已经开发的某些机械逻辑机器 - 马奎德（Marquand）是约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）的一名学生 - 并指出这些机器需要人类干预才能执行每个推理步骤。因此，他建议，逻辑机器工程师接下来应该尝试开发相当于雅克德织机的推理，该推理执行预先存储且任意复杂的编织模式（Peirce 1887：170）。因此，他优雅地预期了计算机程序的概念，尤其是当Jacquard Loom将其模式存储在打孔卡中时，这直接启发了它们在早期计算机系统中存储程序的用途。此外，肯·凯特纳（Ken Ketner）明显地猜想，皮尔斯（Peirce）是由“和”和“或'gates组成的电子计算机电路设计设计的作者，后来在马奎德（Marquand）的论文中被发现（Ketner等人，1984年）。
肥胖，2型糖尿病和线粒体之间的联系
本研究主题为“肥胖，2型糖尿病和线粒体之间的联系”旨在突出联系线粒体，肥胖和糖尿病的关系的功能作用，包括涉及的关键机制以及对治疗干预的潜在影响。肥胖，2型糖尿病（T2D）和线粒体之间的关系是多方面且复杂的；了解这种关系可以为T2D和肥胖的预防和管理提供宝贵的见解。肥胖和T2D是全球主要的健康挑战，对个人和医疗保健系统产生了重大影响。在过去的几十年中，这两种情况的流行率一直在稳步增长（1）。连接这两种条件的基本机制，尤其是线粒体的作用，引起了人们的关注（2-4）。线粒体是通过氧化磷酸化负责细胞能量产生的重要细胞器。肥胖症与线粒体功能障碍有关，包括线粒体生物发生受损，氧化能力降低和氧化应激增加。这些改变会导致不足的能量利用，这导致肥胖症中观察到的代谢异常。线粒体功能障碍会对胰岛素信号通路产生负面影响。线粒体氧化能力受损会导致活性氧（ROS）的水平增加，并激活与压力相关的途径的激活，所有这些途径都干扰了胰岛素作用。因此，周围组织中胰岛素生物学反应降低的条件（即胰岛素抵抗）发展（5-7）。Rautenberg等。优雅地描述了线粒体的正常功能和结构，并突出了一些关键研究，这些研究表明了T2D和肥胖症志愿者的骨骼肌中线粒体异常。此外，他们解释了
空间表示形式的自我监督学习生成多模块化网格单元
为了解决映射，定位和导航的空间问题，Mam-Malian血统开发了惊人的空间表示。一个重要的空间表示是诺贝尔奖的获奖网格细胞：代表自我位置的神经元，局部和多个周期性的数量，看似奇异的非本地和空间周期性活性模式的几个离散时期。为什么Mam-Malian血统学会了这种特殊的网格表示？数学分析表明，这种多周期表示具有良好的特性，作为具有高容量和内在误差校正的代数代码，但迄今为止，在深度复发神经网络中的多模型网格细胞的合成仍然不存在。在这项工作中，我们首先要确定四个方法的关键见解，以回答网格单元格问题：动态系统，编码理论，功能的启发和监督深度学习。然后，我们利用我们的见解提出了一种新的方法，将所有四种方法的优势优雅结合在一起。我们的方法是从规范的角度进行的，无需访问监督职位信息而动机，包括数据，数据，损失功能和网络体系结构，包括数据，数据，损失功能和网络体系结构。没有对内部或读取表示的假设，我们表明，多个网格单元模块可以在我们的SSL框架上训练的网络中出现，并且网络超出其训练分布的范围很大。这项工作包含对对网格细胞起源感兴趣的神经科学家以及对新型SSL框架感兴趣的机器学习研究人员的见解。